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Bachelorarbeit

Verteilte Erkennung von komplexen Ereignissen in IoT-Umgebungen
Betreuer M.Sc. Daniel Del Gaudio
Dr. rer. nat. Pascal Hirmer
Prüfer PD Dr. rer. nat. habil. Holger Schwarz
Ende
Beschreibung

Ausgangssituation/Motivation

Complex Event Processing (CEP) ist ein Ansatz, um kontinuierliche Datenströme auszuwerten und bestimmte Ereignismuster zu erkennen [1–3]. Ereignismuster werden durch sogenannte Event Query Languages definiert, wodurch atomare Ereignisse zu komplexen Ereignissen kombiniert werden. Das Internet der Dinge (IoT) beschreibt heterogene Geräten, ausgestattet mit Sensoren und Aktoren, welche über standardisierte Internetprotokolle kommunizieren, um gemeinsame Ziele zu erreichen [4]. Von verteilten Sensoren stammende Daten werden typischerweise an eine zentrale Ausführungsumgebung, eine CEP Engine, geschickt, wo sie dann ausgewertet werden. Das Ergebnis wird dann interpretiert, was zu einem Anstoßen von Aktuatoren der IoT-Umgebung führen kann. Das kostet jedoch Zeit, da solche zentrale Instanzen meist in einer Cloud-Umgebung laufen, um Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten [5]. Außerdem werden die bestehenden Ressourcen der IoT-Geräte nicht verwendet. Das Auswerten von Teil- Queries nahe an den Datenquellen minimiert das Datenaufkommen und nutzt die bestehenden Rechenressourcen der IoT-Geräte. Dadurch können Kosten und Zeit gespart werden. Erste
Schritte, um dies mittels CEP zu realisieren ist der Fokus dieser Arbeit.

Ziele

In dieser Bachelorarbeit soll ein erstes Konzept erarbeitet und prototypisch implementiert werden womit CEP Queries aufgeteilt und verteilt auf verschiedenen IoT-Geräten ausgeführt werden können. Die Geräte müssen dazu auf autonome und dezentralisierte Art und Weise die Ergebnisse ihrer Teil-Queries an das entsprechende nächste Gerät schicken. Diese Arbeit baut auf bestehende Arbeiten im Bereich dezentrale Datenverarbeitung im IoT auf. Des Weiteren sollen bestehende Konzepte von Cugola et al. [6] sowie Schulz-Moller et al. [7] als Grundlage verwendet werden. Die Anwendung dieser Konzepte ist der Fokus dieser Arbeit.
Die Arbeit umfasst folgende Aufgaben:

  • Einarbeitung in die Themen IoT und CEP sowie in verwandte Arbeiten.
  • Analyse von Technologien zur verteilten Auswertung von CEP Queries in IoT-Umgebungen.
  • Entwicklung eines Konzeptes zur Aufteilung von CEP Queries und Verteilung der entste- henden Teil-Queries auf jeweils passende IoT-Geräte basierend auf bestehenden Arbeiten.
  • Prototypische Implementierung des Konzeptes und Testen des Prototyps auf bereitgestellter Infrastruktur. Der Prototyp sollte dabei folgende Anforderungen erfüllen:
    • CEP Queries werden passend zur entsprechende IoT-Umgebung in Teilqueries zerlegt
    • IoT-Geräte sind in der Lage CEP Queries auszuwerten. Dabei soll eine bestehende
      Lösungen, wie zum Beispiel CEP Esper1 verwendet werden.
    • IoT-Geräte sind in der Lage die Ergebnisse ihrer Auswertung an das entsprechende nächste Gerät zu verschicken, sodass dieses die Ergebnisse weiterverarbeiten kann. Dabei kann auf bestehende Implementierungen zum Datenaustausch zurückgegriffen werden.
  • Präsentation der Zwischenergebnisse in einem Vortrag
  • Präsentation der Ergebnisse in einem Vortrag
  • Entstandener Quellcode ist Teil der Abgabe dieser Bachelorarbeit.

Literatur

[1] G. Cugola and A. Margara, “Processing flows of information: From data stream to complex event processing,” ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 44, no. 3, p. 15, 2012.
[2] D. Luckham, The power of events. Addison-Wesley Reading, 2002, vol. 204.
[3] Event Processing Glossary-Version 2.0. Event Processing Technical Society, 2016.
[4] O. Vermesan and P. Friess, Internet of things: converging technologies for smart environments and integrated ecosystems. River Publishers, 2013.
[5] P. Mell, T. Grance et al., “The nist definition of cloud computing,” 2011.
[6] G. Cugola and A. Margara, “Deployment strategies for distributed complex event processing,” Computing, vol. 95, no. 2, pp. 129–156, 2013.
[7] N. P. Schultz-Møller, M. Migliavacca, and P. Pietzuch, “Distributed complex event proces- sing with query rewriting,” in Proceedings of the Third ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems. ACM, 2009, p. 4.